Lastsensitive Zahnwelle mit sensorischem Werkstoff (im Rahmen des Schwerpunktprogramms 2305: Sensorintegrierende Maschinenelemente als Wegbereiter flächendeckender Digitalisierung)

Zahnwellenverbindungen (ZWV) zählen zu den höchstbelasteten Maschinenelementen im Antriebsstrang und sitzen üblicherweise so zentral im Leistungsfluss, dass die von der ZWV erfahrene Beanspruchung sowie weitere an dieser Stelle aufgezeichnete Messgrößen zur Bewertung der weiteren kritischen Maschinenelemente eingesetzt werden können. Auftretende kritische Bauteilbeanspruchungen sollen mithilfe eines Werkstoffsensors in Kombination mit einer Wirbelstromprüfung detektiert werden.

Die Eigenschaften eines sensorisch aktivierten Werkstoffs verändern sich mit der erfahrenen Beanspruchung, wodurch die Information über diese Beanspruchung dauerhaft im Werkstoff gespeichert wird. Durch die lokale sensorische Aktivierung des Werkstoffs darf jedoch keine signifikante Beeinträchtigung der globalen Festigkeitseigenschaften des Bauteils erfolgen. Die veränderten Werkstoffeigenschaften sollen von einer Auswerteeinheit erfasst, verarbeitet und per Funk versendet werden können, welche lediglich in großen Zeitschritten (Minuten / Stunden / Tage anstelle von Sekundenbruchteilen bei z.B. DMS) aktiviert wird und somit um Größenordnungen geringere Mengen elektrischer Energie benötigt. Die hierfür notwendige Energie soll mittels Energy Harvesting System erzeugt werden.

Das Prinzip des sensorischen Werkstoffs basiert auf einer Gefügeumwandlung von metastabilem Austenit zu Martensit bei Beanspruchung oberhalb einer Grenzbeanspruchung. Das martensitische Gefüge verfügt gegenüber austenitischem Gefüge über eine deutlich höhere elektrische Leitfähigkeit sowie ferromagnetische Eigenschaften, welche mit einer Wirbelstromprüftechnik erfasst werden können. Der Sensor bzw. die Umwandlungseigenschaft des Werkstoffs kann mit einer Laser-Wärmebehandlung lokal dort erzeugt und individuell eingestellt werden, wo die mechanischen Lasten oder Spannungen erfasst werden sollen.